JP2007135349A - 送電設備の劣化診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】送電設備の劣化状況を効率的に把握することができ、また架線金具等の改修時期の判断基準の明確化が可能な劣化診断方法を提供する。
【解決手段】線路情報や風情報等の劣化因子Ｅと、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて、劣化状況の予測式Ｆを算出する。予測式Ｆから送電設備の劣化状況を診断する。測定データＤは時間に関する値であり、予測式Ｆから算出される予測値が時間に関する値となる。送電設備として使用可能な限界量Ｌを予め設定する。限界量Ｌと、予測式Ｆから求めた予測値とから、限界量Ｌに達するまでの期間を余寿命として算出する。
【選択図】図１

Description

この発明は、送電設備の劣化診断方法に関するものである。

近年の送電線路においては、経過年数が３０年〜４０年と比較的長い年月を使用してきた架線金具類等を有する設備が多い。このような場合、架線金具は、摩耗や腐食等によって劣化しているので、これらの設備に対する保守、点検、及び回収等の保全業務の重要性が高くなっている。

そこで、従来においては、ヘリコプター等を使用して上空から送電設備を観察する場合がある。しかしながら、このように上空からの観察では、コスト高となると共に、観察するための特殊技術を必要として、実用的ではなく、しかも、設備の細部の観察が困難である。すなわち、経過年数が大である全ての送電設備を点検するためには、多大な時間や労力を必要とすると共に、費用が高くつくことになっていた。ところで、従来から、摩耗よる劣化状況を診断する劣化診断方法がある（例えば、特許文献１参照）。この摩耗劣化診断方法は、ロール状回転体（帯状または棒状の金属材料を搬送する際に使用する回転体）の摩耗状態を把握するものである。この場合、ロール状回転体の駆動系における負荷変動として、ロール状回転体の回転数変動や駆動系のねじり変動によって発生する駆動系の軸歪みを測ることによってロール状回転体の摩耗劣化診断を行うものである。
特開平９−１９６６４９号公報

このように、上記特許文献１に記載の劣化診断方法では、駆動するロール状回転体の摩耗を診断するものであり、しかも、ロール状回転体の駆動系における負荷変動を利用するものであるので、このような方法にて、送電設備の劣化状況を診断することはできない。このため、送電設備の劣化状況を確認する適正な方法はないというのが現状である。また、劣化状況を観察できたとしても、その観察した架線金具類を改修する時期を的確に判断することができなった。このため、改修する時期を過ぎた架線金具を継続して使用したり、逆に改修する時期までに十分な期間があるにも係わらず、新しい架線金具に取り換えたりしたりする場合があった。改修する時期を過ぎた架線金具を使用し続ければ、送電設備の破損を招くことになり、また逆に、十分に使用に耐える状態であるにも係わらず新しいものに交換するようにすれば、不必要な交換作業を行う必要があると共に、コスト高を招くことになる。

この発明は、上記従来の欠点を解決するためになされたものであって、その目的は、送電設備の劣化状況を効率的に把握することができ、また架線金具等の改修時期の判断基準の明確化が可能な劣化診断方法を提供することにある。

そこで請求項１の送電設備の劣化診断方法は、線路情報や風情報等の劣化因子Ｅと、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて、劣化状況の予測式Ｆを算出して、この予測式Ｆから送電設備の劣化状況を診断することを特徴としている。

上記請求項１の送電設備の劣化診断方法では、劣化状況の予測式Ｆから送電設備の劣化状況を診断することができる。この予測式Ｆとしては、線路情報や風情報等の劣化因子Ｅと、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて算出するものであるので、この予測式Ｆから算出される劣化状況（例えば、架線金具等の摩耗量）は信頼性に優れる。また、実測データＤとしては、送電設備全体の架線金具のデータを必要とせず、作業時間の短縮化を図ることができる。

請求項２の送電設備の劣化診断方法は、上記測定データＤは時間に関する値であり、上記予測式Ｆから算出される予測値が時間に関する値となることを特徴としている。

上記請求項２の送電設備の劣化診断方法では、予測値が時間に関する値となる。すなわち、１年あたり何ｍｍ摩耗するか等を算出することができる。

請求項３の送電設備の劣化診断方法は、送電設備として使用可能な限界量Ｌを予め設定し、この限界量Ｌと、上記予測式Ｆから求めた予測値とから、限界量Ｌに達するまでの期間を余寿命として算出することを特徴としている。

請求項３の送電設備の劣化診断方法では、送電設備として使用可能な限界量Ｌと、予測式Ｆから求めた予測値とから、限界量Ｌに達するまでの期間を余寿命として算出することができ、送電設備として使用できる残りの架線金具等の期間（余寿命）を把握することができる。

請求項４の送電設備の劣化診断方法は、送電設備が表示される地図画面上に、上記予測式Ｆから算出した劣化状況と、限界量Ｌに達するまでの期間である余寿命とを表示することを特徴としている。

上記請求項４の送電設備の劣化診断方法では、送電設備が表示される地図画面上に、上記予測式Ｆから算出した劣化状況と、限界量Ｌに達するまでの期間である余寿命とを表示することができるので、点検箇所や限界量Ｌに達する箇所の把握が容易となる。

請求項５の送電設備の劣化診断方法は、実測による劣化状況と、線路情報や風情報等の複数の劣化因子Ｅとの相関性を検知して、その相関性に基づいて、使用する劣化因子Ｅの選択を行い、この選択された劣化因子Ｅと、上記実測データＤとによって劣化状況の上記予測式Ｆを算出することを特徴としている。

上記請求項５の送電設備の劣化診断方法では、劣化状況の予測式Ｆを算出する際の劣化因子Ｅは、実測による劣化状況と、線路情報や風情報等の複数種の劣化因子Ｅとの相関性を検知して、その相関性に基づいて選択するものである。このため、この方法にて算出した予測式Ｆは高精度となる。

請求項１の送電設備の劣化診断方法によれば、劣化状況の予測式から送電設備の劣化状況を診断することができるので、劣化状況の診断の容易化を図って、劣化状況を効率的に把握することができる。また、予測式から算出される劣化状況（例えば、架線金具等の摩耗量）は信頼性に優れ、安定した劣化状況の把握が可能となる。また、実測データとしては、送電設備全体の架線金具のデータを必要とせず、作業時間の短縮化を図ることができる。すなわち、コストの低減化及び作業者（保守点検者）の労力の軽減を図ることができる。

請求項２の送電設備の劣化診断方法によれば、１年あたり何ｍｍ摩耗するか等を算出することができるので、劣化状況の把握が容易となる。

請求項３の送電設備の劣化診断方法によれば、送電設備として使用できる残りの架線金具等の期間（余寿命）を把握することができるので、架線金具等の改修又は交換時の判断基準の明確化を図ることができる。このため、余寿命が尽きるまでに架線金具等を改修又は交換することができ、送電設備が損傷等するのを事前に防止して、この送電設備を長期にわたって安定した状態で使用することができる。また、交換時期を把握することができるので、十分に使用に耐える状態であるにも係わらず架線金具等を新しいものに交換してしまうことがなくなり、不必要な部材交換作業を回避することができると共に、コストの低減を達成できる。このように、この劣化診断方法では、劣化状況と余寿命の予測が可能であり、点検及び改修計画（時期と箇所）が立て易く、保全業務の効率化を図れる。

請求項４の送電設備の劣化診断方法によれば、点検箇所や限界量に達する箇所の把握が容易となる。このため、送電設備に対する劣化状況の監視を安定して行うことができ、実際に保守点検作業を行う部位（箇所）の減少を図ることができ、保全業務の簡略化を図ることができる。

請求項５の送電設備の劣化診断方法によれば、算出された予測式は高精度であるので、この予測式から算出される劣化状況（例えば、架線金具等の摩耗量）は信頼性に一層優れ、安定して確実に劣化状況を把握することができる。

次に、この発明の送電設備の劣化診断方法の具体的な実施の形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は送電設備の劣化診断方法のフローチャート図を示している。この送電設備の劣化診断方法は、劣化状況を重回帰分析等の多変量解析を用いて診断するものであって、余寿命の予測も行う。

ところで、送電設備は、複数の鉄塔と、各鉄塔間に配設される送電線と、各鉄塔に付設されるがいし装置等を備える。そして、各鉄塔には，図４に示すように地線懸垂装置１０等が配置される。そこで、この送電設備の劣化診断方法では、地線懸垂装置１０の鉄塔取付金具１と、この鉄塔取付金具１に連結されるクレビス２との摩耗について診断する方法を説明する。なお、クレビス２は連結金具８を介して懸垂クランプ９に連結されている。

地線懸垂装置１０は横揺れ及び線路方向への動揺等によって、鉄塔取付金具１やクレビス２が摩耗する。すなわち、図５（ａ）に示すように、無風時の状態（初期状態）では、鉄塔取付金具１のＵ字部３の底部に、クレビス２の嵌合部４が嵌合した状態であって、鉄塔取付金具１とクレビス２とが摩耗していない。そして、有風時の状態では、例えば、図５（ｂ）に示すように、鉄塔取付金具１に対してクレビス２が揺動した状態となる。このため、無風時と有風時の状態が繰返し長年にわたって継続すれば、クレビス２が鉄塔取付金具１に対して揺動して、鉄塔取付金具１のＵ字部３の内面と、これに対応するクレビス２の嵌合部４の嵌合面とに摩耗が生じ、図５（ｃ）に示すように、鉄塔取付金具１のＵ字部に摩耗による凹部５が形成されると共に、クレビス２の嵌合部４に薄肉部６が形成される。

ところで、地線懸垂装置１０に摩耗が生じる要因としては、図２に示すように、径間条件、地形条件、気象条件、架線条件、摩耗圧力、及び金具の構造等が上げられる。そこで、この実施の形態では、以下の因子を選定した。すなわち、「荷重径間長：Ｓｍ」、「径間長差：|Ｓ１−Ｓ２|」、「径間長比：ＳＬ／Ｓｓ」、「支持点高低差：ｈ」、「Σｔａｎδ」、「標高：Ｈ」、「地形評価：δ」、及び「気流」である。ここで、荷重径間長であるＳｍは、（Ｓ１＋Ｓ２）／２であり、また、図３に示すように、Ｓ１とは若番側径間長であり、Ｓ２とは老番側径間長である。ＳＬとは長径間側長であり、Ｓｓは短径間側長であり、支持点高低差であるｈは（ｈ１＋ｈ２）であり、ｈ１は若番側支持点高低差であり、ｈ２は老番側支持点高低差である。さらに、Σｔａｎδは次の数１で表される。

また、地形評価δは例えば次の数２で表される。この際、風向要因（主風向に対する線路のなす角度）δθは、０度以上４５未満では０．５とし、４５度以上７０度未満では０．８とし、７０度以上９０度未満では１．０とする。尾根要因（鉄塔および前後径間に風の垂直集束があるか否か）δＢは、山頂付近を１．０とし、尾根上を０．８とし、尾根の前面を０．５とする。鞍部要因（径間に風の水平集束があるか否か）δＣは、主風向に大きく開けた谷の横断や河川横断箇所を１．０とし、大きな谷の横断箇所を０．８とし、小さな谷の横断箇所を０．５とする。標高要因（鉄塔の標高）δＨは、４００ｍ以下を０．００とし、４００ｍを越えて５００ｍ以下を０．２５とし、５００ｍを越えて８００ｍ以下を０．５０とし、８０１ｍ以上を０．７５とする。

この場合、入力となる風の強さは、径間に吹き込む風の吹き抜け、集束度合い、標高等によって決まり、電線に加わる風圧荷重は、荷重径間長等によって決まり、懸垂装置１０に加わる垂直荷重は、支持点高低差、Σｔａｎδ等で決まり、横揺れ方向への動き易さは、荷重径間、Σｔａｎδ等で決まり、線路方向への動き易さは、荷重径間長、径間長差、径間長比等で決まり、摩擦圧力は、荷重径間長、Σｔａｎδ等できまる。

地線懸垂装置１０の場合、横揺れ角に加え、線路方向振れ角も大きくなる。また、線路方向への動揺のし易さは前後径間の「バネ特性」が関連し、バネが柔らかい程線路方向に動き易くなる。このため、径間長が短いと地線懸垂装置１０が線路方向に流れた時の張力変化が大きいのに対し、径間長が長ければ、その特性は鈍感になり、長径間ほどバネは柔らかくなる。すなわち、長径間程、線路方向に動き易いといえる。そこで、荷重径間長Ｓｍを摩耗因子に選定した。

同じ荷重径間長であった場合、前後の径間長（若番径間と老番径間）に差があれば、地線懸垂装置１０の線路方向への動揺のし易さに影響を与える。すなわち、どちらかの径間長が長いと必然的に地線懸垂装置１０は電線自重やそれに加わる風圧荷重によって、長径間側に流され易くなるが、反対側の径間長（短径間側）が短いと弛度が小さいことから、その動揺を抑制する働きを受ける。一方、同じ径間長であった場合、どちらの径間に対しても動き易くなり、更に長径間程その規模が大きくなると考えられ、前後径間長の差（比）が地線懸垂装置１０の線路方向への動揺のし易さに対して影響を与えると推定し、前後径間の径間長差（絶対値）及び径間長比についても上記因子とした。

垂直荷重は摩擦に対して圧力増となり、摩耗量の促進要因となるが、垂直荷重が大きくなると横揺れや線路方向への揺れに対する抑制力（動揺量の抑制要因）になり、これらは相殺することになる。この垂直荷重を増減する要素は、径間内の電線自重（径間長）と支持点高低差ｈに基づく荷重であるので、この垂直荷重の要素となる支持点高低差ｈとΣｔａｎδとを上記因子とした。

風の垂直集束度合いは、標高Ｈと極めて相関が強く、過去に発生している摩耗事例からも分るように顕著な摩耗量が検出された箇所は高標高山岳地における尾根上や鞍部横断箇所が多い。また、ギャロッピングを検討する場合においても風の集束度を査定する要因として「標高要因」が考慮されている。このため、標高Ｈを上記因子とした。なお、ギャロッピングとは、着氷した電線に比較的強い風が吹き付けるときなどに、電線が上下に大きく振動する現象をいう。

地線懸垂装置１０を動揺させる要因は、上記したように、風荷重変動による横揺れ変動、及び風荷重変動時の張力変動に基づく線路方向変動があり、さらには、ギャロッピングによる動揺、及びギャロッピング時の張力変動に基づく線路方向変動等が挙げられる。この際、いずれも風の集束に基づく風の強さに関連が強いことはあきらかであるので、風の集束度を推定し地形条件を評価することとする。

ところで、摩耗要因には共通点や相殺点があると推定され、また同じ要因を表している因子もある。そこで、要因間の相関性について調べた。径間長差と、径間長比とは、因子相互の相関は強く、これらのいずれの因子についても前後径間に入力される風の影響度合い、地線懸垂装置１０の動揺度合いを表すものである。このため、劣化状況（摩耗状況）を診断するのに使用する重回帰分析を行う際には、これらのうちどちらかの因子を用いればよい。

また、支持点高低差ｈとΣｔａｎδとについても相関が強く、これらの因子は、いずれも金具の摩耗量を増減させる要因である垂直荷重に対する因子である。このため、重回帰分析を行う際には、これらのうちどちらかの因子を用いればよい。さらに、標高Ｈと地形評価δとには、正の相関が見られる。これは、標高Ｈが高くなるほど風の集束度が強くなるためであり、これらの因子については、いずれも風の入力条件である。このことから、重回帰分析を行う際には、相関の強いどちらかの因子を使用することになる。なお、標高Ｈについては風の水平集束度について再現性が乏しいことから、標高Ｈを使用する際には地形評価δと併用するのが好ましい。

そして、摩耗量と各摩耗因子との相間関係は次の表１に記載したようになる。すなわち、荷重径間と摩耗量とには強い正の相関が見られる。この場合、荷重径間長が長いと風に影響を受け易く、さらに径間のバネ特性が柔らかくなるために地線懸垂装置１０が動揺し易くなる。また、摩耗量と径間長差とには弱い負の相関がある。これは、荷重径間長が大きくなる程、地線懸垂装置１０の線路方向揺れが生じ易くなるが、この際、前後径間の径間長差はむしろ同じである方が、前後径間の動揺周期や径間バネ特性が同等（類似）となるため、地線懸垂装置１０がいわゆる「シーソー現象」となり、線路方向に揺れ易くなるためである。なお、前後径間長の差を比率で表した「径間長比（長径間／短径間）」についても、径間長よりも相関係数が高く、前後径間における径間特性をより表している。

また、Σｔａｎδが「０」からマイナスになるにつれて、摩耗量が大きくなり、支持点高低差が「０」付近において、大きな摩耗量が集中し、支持点高低差ｈが大きくなるにつれて摩耗量が小さくなる。摩耗量と支持点高低差ｈ、及び摩耗量とΣｔａｎδとにはそれぞれ負の相関がある。これは、地線懸垂装置１０に加わる垂直荷重と装置１０の動揺のし易さとの関係にあり、垂直荷重が軽過ぎると装置１０は動揺し易いが摩擦圧力が不足となり、逆に重過ぎると装置１０の動揺を抑制するため摩耗の進行は遅くなるためである。

摩耗量と標高Ｈ、及び摩耗量と地形評価δとはそれぞれ正の相関が強い。これは、風に関する気象現象と地形条件が摩耗進行度合いに大きく影響しているからである。また、「標高」と「地形評価」との相関係数を比較すると、僅かに「地形評価」のほうが「標高」よりも高く、摩耗に対する地形的な影響をより表している。これは、標高Ｈによる風の垂直集束度に加えて、谷横断箇所や鞍部箇所における水平集束度が考慮されているためである。

この劣化診断方法では、線路情報や風情報等の上記劣化因子Ｅと、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて、劣化状況の予測式Ｆを算出することになる。この際、上記したように、「径間長差と、径間長比とのどちらかを使用すればよい」等の「影響因子間の相関分析結果」と、「摩耗量と影響因子との相関分析結果」（表１参照）とが考慮される。この場合、予測式Ｆは摩耗量予測式であり、次の数３となる。そして、Ｘ１は荷重径間長Ｓｍであり、Ｘ２は径間長差（Ｓ１−Ｓ２）、径間長比（ＳＬ／Ｓｓ）、又は径間長比（Ｓｓ／ＳＬ）であり、Ｘ３は支持点高低差ｈ、又はΣｔａｎδであり、Ｘ４は標高Ｈであり、Ｘ５は地形評価δであるので、Ｘ１とＸ２とＸ３とが線路情報となり、Ｘ４とＸ５とが地形情報となる。

次に、この劣化診断方法について図１にしたがって説明する。まず、ステップＳａに示すように、劣化状況や余寿命予測を行う線路や鉄塔の選定を行う。すなわち、劣化診断方法は、劣化状況や余寿命予測を行う線路や鉄塔毎に行うものである。次に、ステップＳｂへ移行して、その選定した線路や鉄塔および設備情報の収集を行う。ここで、情報とは、線路情報、地形評価、風情報、限界量等である。また、線路情報とは、「荷重径間長：Ｓｍ」、「径間長差：|Ｓ１−Ｓ２|」、「径間長比：ＳＬ／Ｓｓ」、「支持点高低差：ｈ」、及び「Σｔａｎδ」等であって、線路台帳等に一般的に記載されているものである。地形情報とは、「標高：Ｈ」、及び「地形評価：δ」等であって、送電設備に対する風の集束度を数値化したものである。風情報とは、気象官署データや気流シミュレーション等から得ることができ、水平流速、及び速度比（水平成分だけでなく、鉛直成分も考慮する）である。そして、これらの線路情報、地形評価、及び風情報等が劣化因子Ｅとなる。また、限界量Ｌとは、送電設備として使用できる架線金具等の残りの期間（余寿命）を算出するための基準値であって、架線金具等の新品時（初期時）に比べてどの程度劣化すれば、各架線金具等の機能（強度、施工等）や性能に悪影響が出るかを示したものであり、これを越えれば、送電設備として使用しないのが好ましい状態となる。なお、限界量Ｌは摩耗の場合は摩耗量であって、単位は例えばｍｍである。

その後、ステップＳｃへ移行して、サンプリング調査を行う（実施する）。すなわち、多変量解析に使用するために、鉄塔設備における摩耗の劣化状況の実測データＤの収集を数個所において行う。具体的には、摩耗の場合には、その摩耗量であって、時間に関する値（例えば、単位がｍｍ／ｙｅａｒとなる値）である。その後は、ステップＳｄへ移行して、劣化状況に関する相関性の検討を行う。すなわち、摩耗等の劣化状況と各因子Ｅの単回帰分析を行い、相関性の検討を行う。次にステップＳｅへ移行して劣化因子Ｅの選定を行うことになり、多変量解析を行うための因子Ｅの選定である。この劣化因子Ｅの選定には、上記したように、摩耗要因には共通点や相殺点があると推定され、また同じ要因を表している因子Ｅもあるためであり、線路情報として、径間長差（|Ｓ１−Ｓ２|）と径間長比（ＳＬ／Ｓｓ）とのどちらかの劣化因子Ｅを使用するか、線路情報として、支持点高低差ｈとΣｔａｎδとのどちらかの劣化因子Ｅを使用するか等を決めることになる。

次にステップＳｆへ移行して、多変量解析の実施を行って、ステップＳｇに示すように、上記数３のような予測式Ｆの策定と評価を行う。この際、予測式Ｆの精度確認を行い、精度がよければ余寿命予測に使用し、精度が悪ければ上記ステップＳｅに戻って、再び「因子の選定」に戻る。

例えば、線路情報（荷重径間、径間長差、及びΣｔａｎδ）のみの実測値と予測値とを比べた場合、図６（ａ）に示す状態となれば、重相関係数が次の表２に示すように、例えば０．５１５であり、図６（ｂ）に示すように、比較的誤差が生じることになる。また、線路情報（荷重径間、径間長差、及びΣｔａｎδ）に地形情報（標高及び地形評価）を加えた場合において、実測値と予測値とを比べた場合、図７（ａ）に示す状態となれば、重相関係数が表２に示すように、例えば０．７９０であり、図７（ｂ）に示すように、誤差が少なくなっている。さらに、線路情報（荷重径間、径間長差、及びΣｔａｎδ）に風情報（気流）を加えた場合において、実測値と予測値とを比べた場合、図８（ａ）に示す状態となれば、重相関係数が表２に示すように、例えば０．６５６であり、図８（ｂ）に示すように、誤差が、線路情報と地形情報との場合に比べて誤差が大きいが、線路情報のみの場合に比べて誤差が小さい。さらには、線路情報（荷重径間、径間長差、及びΣｔａｎδ）に、地形情報（標高及び地形評価）と風情報（気流）とを加えた場合において、実測値と予測値とを比べた場合、図９（ａ）に示す状態となれば、重相関係数が表２に示すように、例えば０．７９４であり、図９（ｂ）に示すように、誤差が一層少なくなっている。このように、劣化因子Ｅを増加させれば、より高精度の予測値を得ることになる。

そして、ステップＳｈで、予測式（精度の高い予測式）Ｆと、上記ステップＳｂで収集した限界量Ｌとで余寿命の予測（算出）を行う。すなわち、上記予測式では、各架線金具等の一年当たりの摩耗量（摩耗寸法）を算出することができる。なお、この場合の限界量Ｌは摩耗限界量である。このため、予測式Ｆからこの摩耗限界量に達するまでの期間（時間）を求めることができる。このように、選定した線路や鉄塔等の劣化診断を行うことができる。また、他の線路や鉄塔等の劣化診断を行う場合、新たに線路や鉄塔等を選定してこの鉄塔等の劣化診断を行うことができる。すなわち、各地域に設置された送電設備毎に、その送電設備毎の実測データＤと劣化因子Ｅとに基づいて、この送電設備に応じた予測式Ｆを算出して、この予測式Ｆによって劣化診断を行うことになる。

この劣化診断方法において、図示省略するが、送電設備が表示される地図画面上に、上記予測式Ｆから算出した劣化状況と、限界量Ｌに達するまでの期間である余寿命とを表示するようにしてもよい。このように表示するようにすれば、点検箇所や限界量Ｌに達する箇所の把握が容易となる。このため、送電設備に対する劣化状況の監視を安定して行うことができ、実際に保守点検作業を行う部位（箇所）の減少を図ることができ、保全業務の簡略化を図ることができる。なお、この場合、地図上に様々な情報を重ねて表示したり、分析したりするシステムであるＧＩＳ（Geographical Information Systems：地理情報システム）等を利用することができる。

上記劣化診断方法によれば、劣化状況の予測式Ｆから送電設備の劣化状況を診断することができるので、劣化状況の診断の容易化を図って、劣化状況を効率的に把握することができる。また、予測式Ｆとしては、線路情報や風情報等の劣化因子Ｅと、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて算出するものであるので、予測式Ｆから算出される劣化状況（例えば、架線金具等の摩耗量）は信頼性に優れ、安定した劣化状況の把握が可能となる。特に、劣化状況の予測式Ｆを算出する際の劣化因子Ｅは、実測による劣化状況と、線路情報や風情報等の複数種の劣化因子Ｅとの相関性を検知して、その相関性に基づいて選択するものである。このため、算出された予測式Ｆは高精度となって、この予測式Ｆから算出される劣化状況（例えば、架線金具等の摩耗量）は信頼性に一層優れ、安定して確実に劣化状況を把握することができる。また、実測データＤとしては、送電設備全体の架線金具のデータを必要とせず、作業時間等の短縮化を図ることができる。すなわち、コストの低減化及び作業者（保守点検者）の労力の軽減を図ることができる。

さらに、測定データＤは時間に関する値であり、予測式Ｆから算出される予測値が時間に関する値となるので、１年あたり何ｍｍ摩耗するか等を算出することができ、劣化状況の把握が容易となる。また、送電設備として使用可能な限界量Ｌと、予測式Ｆから求めた予測値とから、限界量Ｌに達するまでの期間を余寿命として算出することができ、送電設備として使用できる残りの架線金具等の期間（余寿命）を把握することができる。このため、架線金具等の改修又は交換時の判断基準の明確化を図ることができ、余寿命が尽きるまでに架線金具等を改修又は交換することができることになり、送電設備が損傷等するのを事前に防止して、この送電設備をさらに安定した状態で使用することができる。また、交換時期を把握することができるので、十分に使用に耐える状態であるにも係わらず架線金具等を新しいものに交換してしまうことがなくなり、不必要な部材交換作業を回避することができると共に、コストの低減を達成できる。このように、この劣化診断方法では、劣化状況と余寿命の予測が可能であり、点検及び改修計画（時期と箇所）が立て易く、保全業務の効率化を図れる。さらに、送電設備が表示される地図画面上に、予測式Ｆから算出した劣化状況と、限界量Ｌに達するまでの期間である余寿命とを表示するようにすれば、点検箇所や限界量Ｌに達する箇所の把握が容易となる。このため、送電設備に対する劣化状況の監視を安定して行うことができ、実際に保守点検作業を行う部位（箇所）の減少を図ることができ、保全業務の簡略化を図ることができる。

ところで、上記劣化因子Ｅには線路情報と地形情報（地形評価）と風情報等があり、この劣化診断方法において算出する劣化状況の予測式Ｆとして、精度向上のためには線路情報と地形情報と風情報等の全ての劣化因子Ｅを使用するのが好ましいが、この劣化因子Ｅとして、線路情報と地形情報と風情報の３種類を使用したり、線路情報と地形情報と風情報のいずれか１種類、またはいずれか２種類を選択したりすることができる。線路情報には、上記したように荷重径間と径間長差とΣｔａｎδ等があり、荷重径間と径間長差とΣｔａｎδの３種類を使用したり、荷重径間と径間長差とΣｔａｎδのいずれか１種類、またはいずれか２種類を選択したりすることができる。地形情報には、上記したように標高と地形評価等があり、標高と地形評価とのどちらか一方を使用したり、または両者を使用したりすることができる。風情報には、上記したように例えば気流がある。

次に、上記実施の形態では、摩耗による劣化の場合を主に説明したが、腐食による劣化の診断を行うようにしてもよい。この場合、腐食に影響を及ぼす要因の抽出と分類を行って、腐食による劣化因子を設定する必要がある。腐食による劣化因子Ｅとしては、大気中に含まれる成分の量を示した環境情報、及び劣化状態を診断しようとする架線金具等の材質を示した材質情報等がある。また、この場合も、サンプリング調査を行って、実測データＤを検出することになるが、この実測データＤを得る方法としては、架線金具をカメラ等の撮影機器を使用することによる画像処理によるもの、測定ゲージ等を使用することによって、腐食寸法を測定するもの等がある。したがって、この場合であっても、腐食による劣化因子Ｅと、実測データＤとに基づいて、予測式（腐食予測式）Ｆを算出して、この算出した予測式Ｆから腐食を予測することができる。また、腐食に対する限界量Ｌを設定し、この限界量Ｌと予測式Ｆとから腐食に対する送電設備として使用できる残りの架線金具等の期間（余寿命）を把握することもできる。

上記実測データＤとして画像処理にて得るものでは、腐食状態を複数の腐食ランクに分類し、写し出されている画像から架線金具がそのいずれの腐食ランクに入るかを調べることができ、例えば、架線金具のめっき層の変色を観察することができる。具体的には、架線金具が、母材（鉄）上に第１の合金層と第２の合金層とが設けられ、さらに、この第２の合金層上に亜鉛層が設けられている場合の上記腐食ランクとしては、次のように決定することができる。すなわち、亜鉛層の下層である第２の合金層が露出していないが、亜鉛層が変色している状態を腐食ランクａとし、亜鉛層がなくなり、第２の合金層が露出した状態（斑点状錆が発生している状態）を腐食ランクｂとし、第２の合金層がなくなり、第１の合金層が露出してこの第１の合金層に腐食孔が形成されて、この腐食孔に腐食生成物が溜まっている状態（赤褐色錆が発生している状態）を腐食ランクｃとし、母材に小さな腐食孔が形成されると共に、母材に腐食生成物が溜まっている状態（黒褐色錆が発生している状態）を腐食ランクｄとし、母材に大きな腐食孔が形成され、母材に大量の腐食生成物が溜まっている状態（いわゆる錆こぶが発生している状態）を腐食ランクｅとすることができる。この際、画像処理において、デジタル画像の色情報を数値化することによって、腐食ランクを決定することになる。すなわち、各ランクの割合を求め、これに基づいてこの架線金具等の腐食ランクを決定することになる。

そこで、腐食による劣化因子Ｅと、実測データＤとに基づいて腐食予測式Ｆを算出すれば、この予測式（腐食予測式）Ｆから、この上記各腐食ランクに達する時期を算出することができる。このため、腐食に対する限界量Ｌとして、例えば、上記腐食ランクｃとすれば、何年後（又は何月後）にこの架線金具がこの腐食ランクｃに達するか判断することができ、この架線金具の交換時期を推定することができる。また、予測式（腐食予測式）Ｆから、各ランクに達する時期を把握して、この時期に対応して実際に点検するようにすることも可能であって、点検周期を決定することができる。

上記腐食予測式Ｆを算出する際、腐食現象が架線金具等の機械的強度に影響を及ぼす度合い等を考慮するのが好ましい。この場合、架線金具の腐食劣化度合いに関する調査結果に基づき、腐食ランクと機械的強度劣化に関しての相関性分析を行い、腐食予測式Ｆを算出することになる。

このように、この劣化診断方法では、画像処理による定量的劣化診断を行うことができ、点検者個々の主観による判断基準の「バラツキ」がない。また、デジタル画像を用いて画像処理を行うようにするので、点検データの管理が行い易い利点がある。

以上にこの発明の具体的な実施の形態について説明したが、この発明は上記形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変更して実施することができる。例えば、劣化する場合、摩耗と腐食とが混在することがあり、このような場合であっても、この摩耗と腐食とによる劣化因子を設定し、この劣化因子と、摩耗及び腐食に対する限界量とに基づいて予測式を算出でき、さらに、送電設備として使用できる残りの架線金具等の期間（余寿命）を把握することができる。また、劣化診断を行う部位（部材）としては、地線懸垂装置１０に限るものではなく、耐張装置、バーニヤ金具、ホーン取付金具等の種々の架線金具に対して行うことができる。さらに、劣化状況を診断する架線金具等において、簡単に着脱できるものであれば、実測データとしてその架線金具等の重量であってもよい。これは、摩耗であっても腐食であっても、このような劣化が生じれば、初期状態に比べて重量が小となるからである。また、摩耗及び腐食に対する限界量としても重量に基づいて設定したものとすることができる。なお、送電設備の劣化には、「摩耗」や「腐食」以外にも「疲労」や「ボルトの弛み」等があり、このような「疲労」等による劣化に対しても、その劣化因子Ｅと、劣化状況のサンプリング調査における実測データＤとに基づいて、「疲労」等による劣化に対する劣化状況の予測式Ｆを算出して、この予測式Ｆから送電設備の劣化状況を診断することができる。また、摩耗量を測定する方法としては、ノギスやパス等の測定具を用いて直接的にその摩耗部を測定する方法、摩耗ゲージを用いてその摩耗量を測定する方法、及び摩耗が生じている連結部の長さをスケール等の測定具を用いて測定して、この連結部の長さから摩耗量を算出する方法等がある。

この発明の劣化診断方法の実施形態を示すフローチャート図である。 地線懸垂装置の摩耗する要因の説明図である。 劣化因子である線路情報の説明図である。 地線懸垂装置を示す側面図である。 上記地線懸垂装置の要部を示し、（ａ）は初期状態の簡略図であり、（ｂ）は有風時の状態の簡略図であり、（ｃ）は経年劣化状態の簡略図である。 劣化因子が線路情報のみの場合を示し、（ａ）は実測値と予測値とを示すグラフ図であり、（ｂ）は実測値に対する予測値の誤差を示すグラフ図である。 劣化因子が線路情報と地形情報との場合を示し、（ａ）は実測値と予測値とを示すグラフ図であり、（ｂ）は実測値に対する予測値の誤差を示すグラフ図である。 劣化因子が線路情報と風情報との場合を示し、（ａ）は実測値と予測値とを示すグラフ図であり、（ｂ）は実測値に対する予測値の誤差を示すグラフ図である。 劣化因子が線路情報と地形情報と風情報との場合を示し、（ａ）は実測値と予測値とを示すグラフ図であり、（ｂ）は実測値に対する予測値の誤差を示すグラフ図である。

符号の説明

Ｄ・・実測データ、Ｅ・・劣化因子、Ｆ・・予測式、Ｌ・・限界量

Claims (5)

1. 線路情報や風情報等の劣化因子（Ｅ）と、送電設備の摩耗等の劣化状況のサンプリング調査における実測データ（Ｄ）とに基づいて、劣化状況の予測式（Ｆ）を算出して、この予測式（Ｆ）から送電設備の劣化状況を診断することを特徴とする送電設備の劣化診断方法。
2. 上記測定データ（Ｄ）は時間に関する値であり、上記予測式（Ｆ）から算出される予測値が時間に関する値となることを特徴とする請求項１の送電設備の劣化診断方法。
3. 送電設備として使用可能な限界量（Ｌ）を予め設定し、この限界量（Ｌ）と、上記予測式（Ｆ）から求めた予測値とから、限界量（Ｌ）に達するまでの期間を余寿命として算出することを特徴とする請求項１又は請求項２の送電設備の劣化診断方法。
4. 送電設備が表示される地図画面上に、上記予測式（Ｆ）から算出した劣化状況と、限界量（Ｌ）に達するまでの期間である余寿命とを表示することを特徴とする請求項３の送電設備の劣化診断方法。
5. 実測による劣化状況と、線路情報や風情報等の複数の劣化因子（Ｅ）との相関性を検知して、その相関性に基づいて、使用する劣化因子（Ｅ）の選択を行い、この選択された劣化因子（Ｅ）と、上記実測データ（Ｄ）とによる劣化状況の予測式（Ｆ）を算出することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかの送電設備の劣化診断方法。